Diary, Data, IT

[TIL] 6일차 TIL(20230213) - 데이터 시각화 및 활용 1. 그래프 꾸미기 옵션 1.1 수평선, 수직선 - plt.axhline(y좌표, x축시작위치, x축끝위치): 수평선 그리기, 전체를 1이라고 했을 때의 상대적인 위치를 지정 plt.hlines(y좌표, x축시작좌표, x축끝좌표) - plt.axvline(x좌표, y축시작위치, y축끝위치): 수직선 그리기, 전체를 1이라고 했을 때의 상대적인 위치를 지정 plt.vlines(x좌표, y축시작좌표, y축끝좌표) 1.2 텍스트, 화살표 그리기 - plt.text(x좌표, y좌표, 텍스트) ha: 텍스트 박스의 수평 옵션(left, center, right)/va: 텍스트 박스의 수직 옵션(bottom, center, top) bbox = ..

[TIL] 5일차 TIL(20230210) - Matplotlib를 이용한 데이터 시각화 1. 막대그래프 - plt.bar(x, y) - plt.barh(x, y): 막대그래프를 가로로 그려줌 1.1 막대그래프 옵션 - width: 막대 폭 지정(0~1사이의 실수, default: 0.8) - height: 가로막대 폭 지정 - color = [컬러 리스트]: 막대마다 다른 색 지정 - edgecolor: 막대 테두리 색상/ linewidth: 막대 테두리 두께 plt.bar(df1['요일'], df1['매출액'], color = ['r','orange','y','g','b','navy','violet'], edgecolor = 'gray'); - hatch: 막대에 패턴 지정 ex) '/', '//',..

[TIL] 4일차 TIL(20230209) - 데이터 시각화, 서울시 물가정보 분석 In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) TIL¶ 년월일시 정보 데이터에서 일자별 정보만 가져오기 df[column].dt.date 문자열에 적용하는 함수를 시리즈 등 문자열 배열에 적용할 때 문자열 함수 이전에 str을 적어주면 일부 함수 사용 가능 ex) str.split(),str[0] #칼럼에서 ' '를 기준으로 첫번째 묶음만 한꺼번에 가져옴 barplot/countplot에서 그룹별로 빈도(비율) 등 표현하기 barplot/countplot 등을 그리고 그룹별로 막대를 나눠서 표현하는 경우 dodge를 사용하게 되면 막대를 ..

[TIL] 3일차 TIL(20230208) - 데이터프레임, 전처리 1, 데이터프레임에서 특정 행, 열 지정하여 추출 1.1 인덱스명, 칼럼명으로 지정하여 추출 - df.loc[인덱스명 리스트, 칼럼명 리스트] 1.2 인덱스 번호, 칼럼 번호로 지정하여 추출 - df.iloc[인덱스 번호 리스트, 칼럼 번호 리스트] * 슬라이싱하고 괄호로 닫지 않도록 주의! 2. 데이터프레임에 데이터 추가/수정 2.1 마지막에 행 추가하고, 인덱스 다시 지정 - df.append(dict, ignore_index = True) - 추가할 데이터를 딕쳐너리 형태로 넣어야 함 - 기존 인덱스를 무시하고, 인덱스가 새롭게 생성/ ignore_index 옵션 지정하지 않으면 오류 발생 2.2 인덱스 지정하여 추가/수정하기 - ..

[TIL] 2일차 TIL(20230207) - 딕셔너리, 함수, 모듈 1. 딕셔너리를 만드는 여러가지 방법 - {key1: value1, key2:value2} - dict(key1 = value1, key2 = value2) - dict(zip(key_list, value_list)) - dict([(key1, value1), (key2, value2)]) *딕셔너리에서는 중복된 key를 사용할 수 없다, 2. 딕셔너리에서 값 추출, 오류처리 - dict1.get(key, msg): 딕셔너리에서 key에 해당하는 value를 가져옴 존재하지 않는 key로 추출 시도할 경우 출력할 메세지를 설정할 수 있음, 오류 발생 방지 3. 딕셔너리에 항목 추가/수정하기 - dict1.setdefault(키, 값):..

[TIL] 1일차 TIL(20230206) - 파이썬 기초, 자료형 0. 데이터분석 절차 데이터분석 기획 > 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 데이터 탐색/시각화 > 데이터 해석 1. 주피터 노트북의 목차기능 사용하기 Anaconda prompt에 명령문 입력 pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextensions_configurator enable --user 설치 이후 주피터 노트북 재실행, Nbextensions 탭에서 체크박스 해제 및 Tables of Contents 체크하여 사용 2. 마크다운 문법 2.1 수..